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【干货】常用的7种数据分析方法,建议收藏

【干货】常用的7种数据分析方法,建议收藏 CDA数据分析师
2024-07-03
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导读:在进行数据分析时,我们通常需要用到各类数据分析模型和方法,一是为了让自己的结论更有说服力,二是让论证过程更具备
在进行数据分析时,我们通常需要用到各类数据分析模型和方法,一是为了让自己的结论更有说服力,二是让论证过程更具备逻辑性和条理性。

以下整理的是常见的数据分析方法,不同的分析方法适用于不同的场景。要注意数据分析方法并非只有做数据分析工作中会用到,生活中也颇有用处,换个角度思考问题或许就能发现新的世界。
1. 逻辑树分析法
如果你分析的目的是想把复杂的事情变简单,可以使用逻辑树分析法。有名的费米问题就是使用逻辑树分析法。费米问题的本质在于将未知问题逐步拆解成已知问题,通过建模和生活经验给出大致估计。
费米问题案例



在一次芝加哥大学课堂上,费米问学生。芝加哥市有多少调琴师,学生们一脸茫然。费米提示把这个问题“分解成一些便于操作的小问题,然后鼓起勇气作猜测和假设”。

芝加哥有多少居民?可靠的估算是300万;
平均每个家庭有多少人?4人;
多少家庭有钢琴?大概三分之一,那么全市大约就有25万架钢琴;
一架钢琴隔多长时间需要调音?平均5年,
那么芝加哥平均每年有5万架次的钢琴需要调音;每个调音师每天能为多少架钢琴调音?4架;
假设他一年工作250天,那么他每年约为1000架钢琴调音。
由此,费米和学生们推测,芝加哥市大概有50位钢琴调音师。
事后有人用电话号码簿加以验证,实际统计的结果与费米的猜测十分接近。



在求职面试中,也经常会考察这种问题:
全国有多少个产品经理?
深圳地铁高峰期客流量多大?
公司楼下摆小摊月入多少?
2. 漏斗分析法
漏斗分析是数据领域最常见的一种“程式化”数据分析方法,它能够科学的评估一种业务过程,从起点到终点,各个阶段的转化情况。通过可以量化的数据分析,帮助业务找到有问题的业务环节,并进行针对性的优化。

当我们分析用户从进入产品到完成消费的过程时,可以大体分为如下几个关键步骤:进入首页、查看商品页、加入购物车、进入支付页面、成功支付。通过分析每个阶段的转化率和流失率,能够直观地发现很多问题,进而找到提升KPI的方法。

自媒体运营案例



例如,在自媒体运营方向,假设一个自媒体账号有10W粉丝,发送一篇文章获得1W阅读,大约有1K用户收藏了文章,最后由100用户进行了付费打赏。那么这个10W - 1W - 1K - 100也是典型的漏斗环节,用户付费转化率就是0.1%。


如果需要提升付费转化率,需要以这个数据作为依据,来判断到底是应该打广告来增加阅读量,还是引导用户多收藏文章。

3. 留存分析法
留存分析主要分析用户的整体参与程度、活跃程度的情况,考察进行某项初始行为的用户中,会进行回访行为的人数和比例。通过留存分析模型,能对事件的影响进行宏观把控,优化决策

以从用户活跃到消费举例来说,可以解决如下问题:

  • 用户使用产品后的1个月内,进行消费转化的人数和占比情况?
  • 用户使用产品后的1个月内,完成消费,且消费金额达到200元的人数和占比情况?
  • 上海用户使用产品后的1个月内,进行消费转化的人数和占比情况?
  • 一线城市用户使用产品后1个月内,完成消费,且消费金额达到200元的人数和占比情况?
  • 全用户的30日LTV情况如何?
4. 矩阵分析法

矩阵分析法是指根据事物的两个重要属性作为分析的依据,进行分类关联分析,找出解决问题的一种分析方法,也称为矩阵关联分析法,简称矩阵分析法,其中,最有名的就是波士顿矩阵(BCG Matrix,Matrix: Boston Consulting Group)。


波士顿矩阵是以市场增长率市场占有率作为坐标轴,将企业产品分为四类,如下图所示。

在两坐标轴上分别按某一标准进行刻度划分,构成四个象限,将要分析的每个事物对应投射至这四个象限内,进行交叉分析,直观地将两个属性的关联性表现出来,进而分析每一个事物在这两个属性上的表现,因此它也称为象限图分析法。

矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时,为决策者提供重要参考依据。先解决主要矛盾,解决次要矛盾,有利于提高工作效率,并将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中,有利于决策者进行资源优化配置。
5. 5W2H分析法

5W2H分析法是以五个W开头和两个H开头的英语单词进行提问,从回答中发现解决问题的线索,即何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何(How)、何价(How much),这就构成了5W2H分析法的总框架。


该方法广泛用于企业管理和技术活动,对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助,也有助于弥补考虑问题的疏漏。

餐饮公司客户流失案例



某家线下餐饮企业最近一个月显示客户明显减少,通过业务部门的初步分析判断是由于老用户的严重流失,但是业务部门无法追踪到用户流失的准确原因,想让你来通过现有的数据进行问题定位。这个问题是比较常见的用户流失分析,用5w2h来分析:

分析思路

what:老用户近一个月流失了很多。

where:哪家门店流失最多?什么地段流失最多?

who:什么人流失了最多?用户画像如何?是否与年纪、职业、性别有关?

when:什么时候流失最多?某个星期?某一天?一天中的某段时间?

why:为什么流失?因为菜品难吃?价格过高?有了竞争对手?环境原因?

how:怎么流失的?阶梯式流失?断崖式流失?缓慢式流失?

how much:流失了多少?是否处于正常水平?

有了分析思路,我们就可以直接取出相应数据进行分析了,这里我们主要从客户类别、客户画像、客流量、成本、活动等维度入手,观察数据异常情况,找出客户流失的规律。
6. 关联分析
关联分析,就是从大规模数据中,发现对象之间隐含关系规律的过程,也称为关联规则分析。
购物篮分析



购物篮分析,最早是为了发现超市销售数据库中不同的商品之间的关联关系。说起购物篮分析,最经典的案例就是啤酒与尿不湿。讲的是在美国沃尔玛超市里,经理发现很多啤酒和尿不湿一起购买的订单,经过调查发现是男性来给孩子买尿不湿时,会顺带给自己再买几瓶啤酒。后来经理把啤酒和尿不湿摆在一起,大大提高了两者的销量。


用关联分析方法分析产品的关联度,即同时购买A、B产品的概率关联分析目的是找到事务间的关联性,用以指导决策行为。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”,因此通过合理的啤酒和尿布货架摆放或绑定销售的方式可提高超市的服务质量和效益。关联分析在电商分析和零售分析中应用相当广泛。
7. RFM分析法

通过识别出有价值的用户,对用户进行分类,然后对不同价值类别用户采取不同的运营决策,把公司有限的资源发挥最大的效果,这也就是我们常听到的精细化运营。


RFM是3个指标的缩写,通过这3个指标对用户分类:


最近一次消费时间间隔(Recency)

用户最近一次消费距离现在有多长时间了,R值越小,也就是消费离得越近,用户价值越高


消费频率(Frequency)

用户在一段时间内消费了多少次,F值越大,购买频率越高,用户价值越高。


消费金额(Monetary)
用户一段时间内的消费金额,M值
越大,消费金额越高,用户价值越高。


用户分类后如何精细化运营呢?我们举例说明前4类用户:

1、重要价值用户:RFM三个值都高,要提供VIP服务。

2、重要发展用户:消费频率低,RM值都很高,所以要想办法提高这群用户的消费频率。

3、重要保持用户:最近一次消费距离现在时间较远,FM值很高,这种是一段时间没来的忠诚用户,应该主动和他们保持联系,提高复购率。

4、重要挽留用户:消费频率和最近一次消费时间间隔较远,但是消费金额高。这种用户即将流失,要主动联系用户,调查是哪里出现问题,想办法挽回。

这样通过精细化运营,不断将用户转化为重要价值用户。

如何高效学习数据分析


01
如果你还是学生:

那你很幸运,可以从0开始进入一个喜欢的行业,数据分析能力会使得你在一众应届生里更突出,更受青睐,企业也会允许你用较长时间学习业务知识。但你要注意,数据分析能力可以作为敲门砖,却不能支撑你长期发展,你必须抓紧时间懂业务,越早介入到策略和决策过程,你才能越站稳脚跟。


02
如果你已经在职

在本行业继续发展或许是更好的选择,反正即使是传统行业,也需要数据分析师。要知道企业对于有工作经验的人要求是快速上手,这种情况你要不就是学的不够快被淘汰,要不就是没时间学习导致一直从事做图表的工作,没有发展,也迟早被淘汰。

对于初学者,我的建议是跟着老师学习,推荐CDA数据分析脱产就业班。通过系统的课程学习和实践项目,可以深入掌握数据分析的核心知识和技能,从而在这个数据驱动的时代中,找到属于自己的职业机遇和发展空间。


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一个科学完善的课程体系分级可以帮助学习者更加有效地掌握数据分析的知识和技能,提高学习效果和实际应用能力。

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CDA数据科学研究院是国内率先成立的专注于数据科学领域的专业研究团队,团队具有专业的学术素养、精湛的研究水平,扎实的企业实战经验,丰富的行业资源,通过对各类企业、社会组织等进行全面、系统、深入的调查和访问,从而获得紧跟技术发展的经验与数据,并结合数据行业的未来发展方向进行系统的研究,不断研发新的知识体系和技术应用。

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| 学员案例

| 培训成果

专注数据科学前沿技术、人才培养17年、往期学员超百人成为数据科学家,培训学员10万+吸引世界名校学员总数超5000 (哥伦比亚大学、清华大学、北京大学、人民大学等)全国30万+的数据分析从业者,有10万在CDA,行业大咖师资203位、名企内训合作118家、公益直播730场沙龙会议318期。

| 课程大纲

完善系统的教学体系,紧跟时代需求

在瞬息万变的时代里,教育不再是一成不变的灌输,而是需要与时俱进,紧密贴合时代的脉搏。完善系统的教学体系,是我们对教育的坚持和追求,确保每一位学习者都能获得全面、深入、实用的知识和技能。

| 合作伙伴

| 课程评价及经验分享

今天的内容是来自4位在学员转行经验分享,有在职十多年遇到瓶颈的同学,也有专科毕业一两年的同学,也有做财务相关工作的同学,他们的经历或许与你相似,一起来看看他们的转行故事:

NO.01 李同学

毕业已经10多年,年纪大了之后职业就出现了瓶颈,在很长一段时间出现了职业停滞,薪资待遇虽然还不错,但整体来说,对于未来发展感到有危机感,也在考虑未来的职业方向。

了解到cda认证和数据分析相关技能培训,继而看到了咱们培训的课程,很符合自己的需求,权衡之下,远程参加培训。在3个多月的培训过程中,吸收了系统而专业的知识,讲师都很耐心而专业。

课程还没结课的时候,看到了就业老师提供的招聘信息,很心动,找就业佟老师了解了企业招聘的具体情况后,自己研究后去面试,笔试题过了,不过和面试官的交谈中,还是比较受挫的,面试官觉得我完全没有数据分析的经验,因为认可我的学习能力,最终给了机会,但薪资压的很厉害。

后来又和佟老师沟通了很久,一天的时间,佟老师不厌其烦的一遍遍指导我调整简历,同步我在招聘网站上修改。简历内容调整的同时,还会和我一起想说辞,怎么让自己更好的去展现简历的内容。立刻我就收到了郑州本地的一家企业的数据仓库相关岗位的面试邀请,真是立竿见影。我这边收到了两个意向offer后,佟老师又帮忙分析两家offer的利弊和发展,最终选择优先去数仓入职。

很感谢CDA的每一位老师对我的帮助,很感谢这段学习经历,不仅让我学到了很多知识,也让我的人生规划更加的清晰。祝愿每一位参加课程的同学都能够有属于自己的收获,祝愿CDA的每一位老师都能够工作顺利,也祝愿CDA能够越办越好,希望每一位CDA学员都能够找到自己心仪的工作。

NO.02 郭同学

我于2019年毕业于山西机电职业技术学院,专业是数控技术,专科院校,19年毕业之后就去昆山工作了,那是第一次正式的步入社会,进的第一个公司,挺激动的,也挺有干劲的,工作了一段时间之后,觉得自己就目前所掌握的东西太少了,让我看到了自己的天花板,但是我不甘心,想走的更远,这时我发现自己对数据分析挺感兴趣的,很喜欢作数据,觉得数据是一个很神奇的东西,于是,我辞去了原有的工作,毅然决然的来到了北京,当时目标很明确就是奔着数据分析这个工作来的,刚开始也找了几家培训机构看了一下,有一天下午我在百度上看到了CDA,当时就咨询了在线的老师,随后就来到了现场,感觉氛围很好,最终我选择了CDA这个平台,于是我果断报班,开启了自己的学习之旅.

首先课程是非常好的,课程采用现场直播加线下授课的方式,时间3个月,课程内容层层递进从EXCEL/POWER BI/SQL/PYTHON/机器学习,基本覆盖当前就业市场所需要的技能由简单到难,先讲解工具的使用,再就方法论进行讲解,结构非常清晰,前面有一些课程拉下了,课程节奏又比较快,我只有压缩自己的时间不断学习。目前也在重温回顾之中,其次这里的师资队伍是非常强大的,有大公司背景的,也有高校的博士。他们的讲课风格风趣幽默,能够结合当下最前沿的东西进行旁征博引;深入浅出, 能够将晦涩难懂的知识点通过通俗的语言讲出来;讲课非常有耐心,对于同学的问题能够及时耐心地讲解,最后是这里的同学们,这里有在校学生,有转行的,大家有着共同的目标,找到了一起奋斗的一群人,置身于这个环境中上课可以一起听讲,课间可以一起讨论,比自己一个人学习效果好的多,在茶余饭后谈一谈各自领域有趣的事情,不经意间增加了自己很多见闻.在这过程当中还结下了深深的友谊.

经过自己的努力和贾老师的帮助,最终找到了一份满意的工作.CDA帮我解决了2个问题,第一个是在我原有的数据分析的基础上又教会了我很多,感觉自己又进步了到了;第二个问题是视野的问题,如果没有这个平台,我可能就接触不到这样的课程,接触不到这么优秀的老师和同学,这段经历不但拓宽了我的视野,还提高了学习能力和解决问题的能力,增加了我的人生体验,为以后打下了坚实的基础.

很感谢CDA这个平台,教会了我很多知识,让我获得了更多的机会,希望这个平台会越来越强大,谢谢!

NO.03 丁同学

我本科是财务管理专业,毕业后没有找到对口专业的工作,就先找了一个偏业务的工作过渡,当看到朋友通过CDA数据分析平台培训后找到了不错的工作,自己也选择了数据分析培训。一开始学习数据分析,由于没有相关的工作经验和理论知识,需要花大量时间琢磨每天的内容,而且,CDA培训节奏比较快,不过每位老师都很热情,细节做得很到位。由于是没有相关工作经历,在求职阶段问题非常多,好在遇到了一位脾气特别好的佟老师,算是很幸运啦。最终,在老师的帮助下,我找到了8k+的工作,这个待遇在西安是不错的。感谢CDA,让我实现了职业转型。

现在是数据时代,所以能掌握数据分析能力是关键,我很幸运转型到了数据分析领域。

CDA数据科学研究院是非常专业的数据分析培训平台,不仅有专业的授课,而且还有CDA证书和专业的就业指导。授课方面时间安排比较紧凑,在短时间内可以快速学习掌握数据分析相关知识,每天知识量比较大,需要在课下时间好好复习,如果学完一遍后感觉还是感觉没学会,可以自己反复学习录制视频,或者再跟班学习,在老师和个人的努力下,学习效果还是有保障的。CDA证书方面,在学完SQL和统计学课程后就可以CDA一级证书考试,这个证书有含金量,面试的时候有几家公司明确表示CDA可以证明数据分析的实力。就业方面,这是我最薄弱的地方,其他同学在几天内就拿到了offer,最后祝愿CDA各位老师和学员幸福快乐,健康生活

NO.04 陈同学

5年前毕业于江西财经大学的会计专业,毕业后,一直在做财务类工作,但很快就遇到职业瓶颈。由于担心自己的职业发展问题,一次偶然机会了解到了数据分析相关职业的信息,于是决定选择尝试进入数据分析领域,经过几次对比后,选择了CDA数据分析平台学习。CDA数据分析的课程密度很大,每天都在讲新内容,一开始自己不是很适应,好在CDA的老师都很负责,感谢各位CDA的老师。现在工作中也会用到数据分析的思维,当然啦,非常的简单,也就用到了excel,但也让我见识到了数据分析的魅力,想在这方面有进一步的发展。

我参加的是5月份的广州就业班级课程,班里的氛围非常好,还有很多技术大神也和我们一起来接受培训,像极了学生时光。课程的压力虽然挺大,讲课的老师授课很专业,上课讲解很细致,结构清晰,这也是职业培训和学校教育最大的区别。也意味着我们得花更多的时间在知识的吸收和掌握上,痛并快乐着。

感谢各位老师和同学们的帮助,让我更好的进步,助教老师随时的答疑,班主任老师带来的温馨。课程结束,就业老师指导简历,梳理之前的工作内容,面试了一周,让自己找准自己的定位,最终进入百捷从事数据分析工作。职业转型不仅需要勇气,更需要合适的平台和靠谱的老师指导,再次感谢CDA的每位老师。

| 最后

您无需担心专业背景,文科商科出身亦可轻松入学。数据分析是数据科学中对专业背景要求较低、薪资待遇提高最快的领域之一。本课程旨在帮助您降低数据领域的门槛,通过专业技能的传授和实战项目的实践,助您快速掌握业务数据分析所需技能。重点培养Excel、MySQL、Power BI等软件操作技能,数据清洗与可视化能力,以及独立撰写业务报告的技巧。

除了优质师资团队外,我们还提供班主任和助教答疑服务、职业规划团队的指导,为您顺利进入企业就业铺平道路。无论您是零基础学生、转行人士,还是已从事数据相关工作多年的专业人士,我们都欢迎您的加入。立即踏上数据分析之旅,掌握数据在各行业的应用,提升数字化工作效率,实现个人职业发展的新突破。快来报名吧,迎接挑战,赢得未来的辉煌!

CDA数据分析师就业班2024.07.06,脱产班和在职周末班同步开班学习,欢迎大家扫码咨询。

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